Curso
Desarrollo de Agentes con OpenAI
Intermedio
2 h. y 30 min.
Con esta formación aprenderás a desarrollar agentes dentro de OpenAI abordando temas muy relevantes como la generación de...
4.6
Herramientas de IA
Modelos generativos
Aprendiendo MCP (Model Context Protocol)
El MCP (Model Context Protocol) es una de las piezas clave para conectar modelos de lenguaje, agentes y herramientas externas de forma estandarizada. En este curso aprenderás su arquitectura, configuración y funcionamiento práctico. Crearás tus propios desarrollos como cliente y servidor, explorarás el uso del SDK de Python y comprenderás cómo MCP se integra con ecosistemas como Claude o Gemini dentro de la nueva generación de IA generativa.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
5 Secciones · 13 Lecciones ·
1 h. y 34 min.
en total
Presentación del profesor y del curso
Introducción a MCP
Desarrollos como cliente y como servidor
Herramientas para el desarrollo
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Comprender los fundamentos del Model Context Protocol y su importancia en el ecosistema IA.
- Configurar y crear desarrollos MCP con el SDK de Python.
- Diseñar y desplegar clientes y servidores compatibles con el protocolo.
- Integrar MCP con entornos y modelos como Claude, Gemini o ChatGPT.
- Usar herramientas como MCP Inspector para depurar y monitorizar proyectos.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad y control de contexto en aplicaciones de IA.
Requisitos mínimos
Conocimientos básicos de Python y nociones básicas de LLMs.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Cobertura completa: aprenderás los principios, componentes y estructura del Model Context Protocol, desde su configuración básica hasta la creación de aplicaciones funcionales.
- Aplicabilidad inmediata: pondrás en práctica el desarrollo de clientes y servidores MCP usando el SDK oficial de Python y herramientas de depuración como MCP Inspector.
- Alta relevancia: MCP se está posicionando como estándar de comunicación entre modelos y servicios de IA, permitiendo interoperabilidad entre sistemas como Claude, Gemini o Azure AI.
- Enfoque práctico y actual: entenderás cómo integrar MCP con entornos existentes de IA generativa, optimizando la comunicación entre modelos y herramientas.
- Proyección profesional: el conocimiento en protocolos de contexto será cada vez más demandado en proyectos de IA avanzada, automatización y software inteligente.
Para quién
- Desarrolladores y programadores con conocimientos básicos de Python e interés en IA generativa.
- Ingenieros de software que trabajen con modelos de lenguaje, agentes o APIs de IA.
- Profesionales que busquen entender la interoperabilidad entre sistemas basados en LLMs.
- Estudiantes de informática o ingeniería que deseen especializarse en integración de IA.
- Perfiles técnicos que ya hayan realizado el curso “Descubre Gemini” y deseen profundizar en el contexto y la conexión entre modelos.
Oportunidades profesionales
- Desarrollador de soluciones basadas en IA con integración de protocolos MCP.
- Ingeniero de software especializado en interoperabilidad entre modelos de lenguaje.
- Consultor técnico para proyectos de IA generativa en ecosistemas como Gemini, Claude o Azure AI.
- Arquitecto de sistemas orientado a la automatización y la conexión de agentes inteligentes.
- En España, estos perfiles pueden alcanzar salarios entre 35.000 € y 55.000 € anuales, según nivel y experiencia en integración de IA.
- Dominar MCP te permitirá participar en proyectos de nueva generación centrados en comunicación entre modelos y agentes inteligentes.
Valoración de nuestros alumnos
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Sí, el protocolo es agnóstico al proveedor. Podrás aplicarlo en entornos cloud como Azure o GCP, integrando modelos y servicios IA de diferentes plataformas.
Tiene un enfoque equilibrado: combina conceptos técnicos sobre la arquitectura de MCP con demostraciones de código y aplicación práctica.
Sí, crearás clientes y servidores funcionales, explorarás el SDK de Python y trabajarás con herramientas de depuración para proyectos reales.
Sí. El curso muestra cómo MCP permite integrar modelos como Claude o Gemini y cómo se gestiona la comunicación con entornos como ChatGPT o Vertex AI.
Solo conocimientos básicos de Python y nociones sobre LLMs. El curso explica desde los fundamentos hasta la implementación práctica de MCP.
Es un protocolo diseñado para estandarizar la comunicación entre modelos de lenguaje, agentes y recursos externos, garantizando interoperabilidad y seguridad en la interacción entre sistemas de IA.
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Este curso sobre MCP te introduce en uno de los protocolos más relevantes para la nueva era de la inteligencia artificial generativa. Con un enfoque didáctico y técnico, este curso te enseña a entender, configurar y desarrollar con el Model Context Protocol, una propuesta que permite que los LLMs interactúen de forma segura y eficiente con otros recursos.
Comenzarás con los fundamentos de MCP y su papel dentro del ecosistema de IA moderna. Analizarás su arquitectura, las relaciones cliente-servidor y la estructura del SDK de Python para crear una demo funcional. Posteriormente, aprenderás a desarrollar tus propios proyectos tanto como cliente como servidor, y a integrar MCP con herramientas de desarrollo como ChatGPT o Claude, entendiendo cómo se comunican los modelos a través del protocolo.
También explorarás herramientas específicas como MCP Inspector y técnicas de depuración para asegurar un flujo estable en tus desarrollos. El curso incluye un repaso final a los principios de seguridad, control de contexto y buenas prácticas en entornos MCP, aportando una base sólida para desarrollos más avanzados en inteligencia artificial.
Esta formación se relaciona directamente con cursos como Descubre Gemini, al profundizar en la interacción entre modelos de IA y servicios cloud. Si ya trabajas con Claude, Gemini o Azure AI, MCP será la pieza que te permitirá conectar y automatizar procesos de manera más eficiente.
